004 Datenverarbeitung; Informatik
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Bei der Mensch-Maschine-Interaktion spielt die Verfolgung und Identifizierung von Personen eine wichtige Rolle. Im Rahmen dieser Arbeit ist für den Serviceroboter Lisa, der Arbeitsgruppe Aktives Sehen, ein Framework erstellt worden, um verschiedene Verfahren zur Erkennung, Verfolgung und Identifizierung von Personen zu kombinieren. Zuerst wird mittels 2D Lasers an eine Beindetektion durchgeführt um Hypothesen für Personen aufzustellen. Diese Annahme muss noch durch eine Analyse der Kinect-Punktewolke bestätigt werden. Nach erfolgreicher Bestätigung wird ein Online-Boosting auf RGB-Daten zur Identifizierung durchgeführt. Die Beindaten werden zudem mit einem linearen Kalman-Filter für die Schätzung der Personenbewegung genutzt. Durch die Kombination von Kalman-Filter mit Beindetektion und Online-Boosting soll Personenverfolgung ermöglicht werden. Des Weiteren soll eine Verwechslung von Personen - durch kurzzeitige Verdeckung oder fehlerhaftes assoziieren von Beinen - verhindert werden.
Bruchsimulation
(2014)
Aufgrund ihrer Komplexität wird die Simulation von Brüchen in echtzeitfähigen Anwendungen der Computergraphik häufig gemieden. Durch Methoden aus den Ingenieurswissenschaften können Simulationen geschaffen werden, die Spiele und andere Anwendungen enorm bereichern. Stetig steigende Rechnerleistungen ermöglichen entsprechende Simulationen in Echtzeit und machen diesen Aspekt zunehmend interessanter.
Das Ziel dieser Arbeit ist die Modellierung von Brüchen starrer Körper durch eine Simulation. Der Fokus richtet sich dabei auf die physikalische Plausibilität und Performanz der Anwendung. Durch diese Ausarbeitung soll beantwortet werden, inwiefern eine Simulation von Brüchen mit Mitteln der Computergraphik umgesetzt werden kann.
Es wurden drei bestehende Ansätze und eine eigene Entwicklung implementiert und analysiert. Dieser Arbeit liegen die Verfahren "Real-Time Simulation of Deformation and Fracture of Stiff Materials" von Müller et al., "Real-Time Simulation of Brittle Fracture using Modal Analysis" von Glondu et al. und "Fast and Controllable Simulation of the Shattering of Brittle Objects" von Smith et al. zugrunde. Die vorgestellten Methoden führen voneinander abweichende Bruchbildungen durch. Das eigenständig entwickelte Verfahren baut auf deren Vorzügen auf und erweitert sie mit der Idee der sekundären Risse. Die Implementierung der vier Ansätze erfolgte in der Physik-Engine Bullet.
Die Ergebnisse der Arbeit zeigen, dass physikalisch basierte Brüche in Echtzeit realisierbar sind. Die Untersuchung der physikalischen Methoden auf Performanz zeigte, dass diese vor allem mit der Struktur der Objekte zusammenhängen. Die präsentierten Methoden lieferten für eine Auswahl an Objekten physikalisch plausible Ergebnisse in Echtzeit. Durch die Ausarbeitung wird deutlich, dass die weitere Erforschung der Thematik neue Möglichkeiten aufdecken kann. Die Verbesserung des Realismus in echtzeitfähigen, virtuellen Welten kann mit dem Einsatz von physikalisch plausiblen Methoden erreicht werden.
Objekterkennung ist ein gut erforschtes Gebiet bei bildbasiertem Rechnersehenrnund eine Vielzahl an Methoden wurden entwickelt. In letzter Zeit haben sich dabei Ansätze verbreitet, die auf dem Implicit Shape Model-Konzept basieren. Dabei werden Objekte zunächst in grundlegende visuelle Bestandteile aufgetrennt, die um örtliche Informationen erweitert werden. Das so generierte Objektmodell wird dann in der Objekterkennung genutzt, um unbekannte Objekte zu erkennen. Seit dem Aufkommen von erschwinglichen Tiefenkameras wie der Microsoft Kinect wurde jedoch die Objekterkennung mittels 3D-Punktwolken von zunehmender Bedeutung. Im Rahmen des Robotersehens in Innenräumen wird ein Verfahren entwickelt, welches auf vorhandenen Ansätze aufbaut und damit die Implicit Shape Model basierte Objekterkennung für die Verarbeitung von 3D-Punktwolken erweitert.
Diese Arbeit stellt den Faltungshall vor, ein Verfahren, das es ermöglicht, in neutral klingenden Räumen aufgenommenes Audiomaterial mit realistisch klingendem Nachhall zu versehen. Dabei wird vor allem auf die Möglichkeit eingegangen, den Effekt auf einer GPU mit Hilfe von OpenCL zu berechnen, um die hohe Parallelisierbarkeit des Problems zu seiner Lösung zu nutzen. Ziel ist es, ein VST-Plugin entwickeln zu können, das den GPU-beschleunigten Faltungsalgorithmus in verschiedener Audiosoftware nutzbar macht.
Die hier vorliegende Arbeit stellt eine Anwendung zur Simulation von Objekten vor, die zwischen den Aggregatzuständen fest und flüssig wechseln können. Dazu wird ein Temperatursystem verwendet. Dabei liegen die Schwerpunkte auf der Simulation von Fluiden, basierend auf einem Partikelsystem, der Generierung einer Oberfläche aus diesem und der Darstellung von Metall. Zusätzlich soll die Anwendung interaktiv sein und muss die Kriterien der Echtzeitfähigkeit erfüllen. Dazu werden verschiedene Shadertypen eingesetzt, um die Berechnungen auf der GPU zu parallelisieren. Weiterhin werden weitere Einsatzmöglichkeiten, sowie mögliche Verbesserungen der Anwendung aufgezeigt.
Diese Arbeit befasst sich mit einer 3D-Interaktion von primitiven Objekten, welche von Gesten gesteuert wird. Dabei werden Funktionen, welche auf eine absolute Positionierung angewiesen sind, mit Hilfe eines Touchscreens implementiert. Als zweites Eingabegerät dient die Leap-Motion, welche Gesten anhand von zwei CCD-Kameras und drei Infrarot-LEDs aufnimmt. Die Gesten bestehen dabei aus der Translation, Rotation und Skalierung von Objekten, sowie aus einer Steuerung, die die Bewegung im Raum ermöglicht. Zur visuellen Umsetzung wurde die Arbeit in Blender mit der Blender Game Engine unter Python geschrieben. Nur das Auswählen der Objekte wurde mit Hilfe des Touchscreens realisiert. Diese Steuerung wurde anschließend mit einer reinen Maussteuerung evaluiert. Diese beiden Eingabemöglichkeiten unterscheiden sich darin, dass die Gestensteuerung nicht etabliert ist. Sie besitzt allerdings den Vorteil, dass sie im dreidimensionalen Raum ausgeführt werden kann. Die Maus hingegen ist geläufig, beschreibt aber nur einen zweidimensionalen Raum als Eingabe. Es stellt sich also die Frage, ob bei der dreidimensionalen Interaktion von Objekten eine Maussteuerung oder eine Gestensteuerung bevorzugt wird. Das Ergebnis beläuft sich daran, dass die Maus favorisiert wird. Jedoch liegt die Gestensteuerung in manchen Bereichen nah an dem Ergebnis der Maus.
Die Entwicklung der echtzeitfähigen Computergrafik ermöglicht mittlerweile immer realistischere Bilder und die Hardware kann dafür optimal ausgenutzt werden, wodurch immer glaubwürdigere Lichtverhältnisse simuliert werden können. Eine große Anzahl von Algorithmen, effizient implementiert auf der Grafikkarte (GPU, auch Grafikprozessor)), sind fähig komplexe Lichtsituationen zu simulieren. Effekternwie Schatten, Lichtbrechung und Lichtreflexion können mittlerweile glaubwürdig erzeugt werden. Besonders durch Reflexionen wird der Realismus der Darstellung erhöht, da sie glänzende Materialien, wie z.B. gebürstete Metalle, nasse Oberflächen, insbesondere Pfützen oder polierte Böden, natürlich erscheinen lassen. Dabei geben sie einen Eindruck der Materialeigenschaften, wie Rauheit oder Reflexionsgrad.rnAußerdem können Reflexionen vom Blickpunkt abhängen: Eine verregnete Straße zum Beispiel würde Licht, abhängig von der Entfernung des Betrachters reflektieren und verwaschene Lichtreflexe erzeugen. Je weiter der Betrachter von der Lichtquelle entfernt ist, desto gestreckter erscheinen diese. Ziel dieser Bachelorarbeit ist, eine Übersicht über existierende Render-Techniken für Reflexionen zu geben, um den aktuellen Stand der Technik abzubilden. Reflexion entsteht durch den Einfall von Licht auf Oberflächen, die dieses in eine andere Richtung zurückwerfen. Um dieses Phänomen zu verstehen, wird eine Auffassung von Licht benötigt. Kapitel 2.1 beschreibt daher ein physikalisches Modell von Licht, gefolgt von Kapitel 2.2, das anhand von Beispielen ästhetisch wirkender Reflexionseffekte aus der realenrnWelt und den Medien die Motivation dieser Arbeit darlegt. In Kapitel 3 soll die generelle Vorgehensweise beim Rendern von Reflexionen deutlich gemacht werden. Danach wird in Kapitel 4 eine grobe Übersicht über existierende Ansätze gegeben. In Abschnitt 5 werden dann drei wesentliche Algorithmen vorgestellt, die zur Zeit oft in Spiel- und Grafikengines verwendet werden: Screen Space Reflections (SSR), Parallax-corrected cube mapping (PCCM) und Billboard Reflections (BBR). Diese drei Ansätze wurden zusammen in einem Framework implementiert. Dieses wird in Kapitel 5 vorgestellt und erklärt, gefolgt von detaillierten Beschreibungen der drei Techniken. Nachdem ihre Funktionsweise erklärt wurde, werden die Ansätze analysiert und auf ihre visuelle Qualität sowie ihre Echtzeitfähigkeit getestet. Abschließend werden die einzelnen Verfahren miteinander verglichen, um ihre Vor- und Nachteile zu untersuchen. Außerdem werden die gewonnenen Erfahrungen beschrieben und Verbesserungsansätze vorgeschlagen. Danach wird ein kurzer Ausblick zur voraussichtlichen Entwicklung von Render-Techniken spekularer Effekte gegeben.
In dieser Arbeit wird eine interaktive Applikation für das Android OS entwickelt. Bei der Applikation handelt es sich um ein Virtual-Reality-Spiel. Das Spiel gehört zum Ego-Shooter-Genre und spielt in einem Weltraumszenario. Durch den Einsatz eines Stereo-Renderers ist es möglich, das Spiel in Kombination mit einer Virtual-Reality-Brille zu spielen.
Simulation von Schnee
(2015)
Physik-Simulationen erlauben die Erstellung dynamischer Szenen auf dem Rechner. Sie lassen die Computergrafik lebendig werden und finden unter anderem Anwendung in Film, Spiel und Ingenieurswesen. Durch GPGPU-Techniken kann diese Arbeit erstmals auf der Grafikkarte stattfinden. Die dynamische Simulation von Schnee ist ein Gebiet, das aufgrund seiner physikalischen Komplexität noch wenig erforscht ist. Die Materie-Punkt-Methode ist das erste Modell, dass in der Lage ist die Dynamik und verschiedenen Arten von Schnee darzustellen.
Die hybride Nutzung von Lagrange-Partikeln und einem kartesischen Euler-Gitter ermöglichen das Lösen der partiellen Differentialgleichungen. Die Partikel werden dazu auf die Gitterknoten transformiert. Durch Anwendung der Finite-Elemente-Methode auf das Gitter können Gradienten zur Aktualisierung der Geschwindigkeit berechnet werden. Die Geschwindigkeiten werden dann auf die Partikel zurückgewichtet, um diese in der Simulation voranschreiten zu lassen. Gepaart mit einem spezifischen Materialmodell wird die dynamische Natur von Schnee erlangt. Diese schließt Kollision und Bruch mit ein.
Diese Bachelorarbeit verbindet die kürzlich erschienenen GPGPU-Techniken von OpenGL mit der Materie-Punkt-Methode, um die verschiedenen Schneearten dynamisch, visuell ansprechend und effizient zu simulieren
In der Forschung der autonomen mobilen Roboter ist besonders die Pfadplanung immer noch ein sehr aktuelles Thema.
Diese Masterabeit befasst sich mit verschiedenen Pfadplanungsalgorithmen zur Navigation solcher mobilen Systeme. Hierbei ist nicht nur eine kollisionsfreie Trajektorie von einem Punkt zu einem anderen zu ermitteln, sondern sollte diese auch noch möglichst optimal sein und alle Fahrzeug-gegebenen Einschränkungen einhalten. Besonders die autonome Fahrt in unbekannter dynamischer Umgebung stellt eine große Herausforderung dar, da hier eine geschlossene Regelung notwendig ist und dem Planer somit eine gewisse Dynamik abverlangt wird.
In dieser Arbeit werden zwei Arten von Algorithmen vorgestellt. Zum einen die Pfadplaner, welche auf dem A* aufbauen, der im eigentlichen Sinne ein Graphsuchalgorithmus ist: A*, Anytime Repairing A*, Lifelong Planning A*, D* Lite, Field D*, hybrid A*. Zum anderen die Algorithmen, welche auf dem probabilistischen Planungsalgorithmus Rapidly-exploring Random Tree basieren (RRT, RRT*, Lifelong Planning RRT*), sowie einige Erweiterungen und Heuristiken. Außerdem werden Methoden zur Kollisionsvermeidung und Pfadglättung vorgestellt. Abschließend findet eine Evaluation der verschiedenen Algorithmen statt.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen und in der linken Herzkammer zu finden. Ihre Funktion ist es, den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel zu regeln. Pathologien können zu eingeschränker Funktionalität der Klappe führen, sodass Blut zurück ins Atrium fließen kann. Patienten, die von einer Fehlfunktion betroffen sind, leiden möglicherweise an Erschöpfung und Schmerzen in der Brust. Die Funktionalität kann chirurgisch wiederhergestellt werden, was meist ein langer und anstrengender Eingriff ist. Eine gründliche Planung ist daher nötig, um eine sichere und effektive Operation zu garantieren. Dies kann durch prä-operative Segmentierungen der Mitralklappe unterstützt werden. Eine post-operative Analyse kann den Erfolg eines Eingriffs feststellen. Diese Arbeit wird bestehende und neue Ideen zu einem neuen Ansatz kombinieren, der zur (semi-)automatischen Erstellung solcher Mitralmodelle dienen kann. Der manuelle Anteil garantiert ein Modell hoher Qualität, während der automatische Teil dazu beiträgt, wertvolle Arbeitszeit zu sparen.
Die Hauptbeiträge des automatischen Algorithmus sind eine ungefähre semantische Trennung der beiden Mitralsegel und ein Optimierungsprozess, der in der Lage ist, eine Koaptations-Linie und -Fläche zwischen den Segeln zu finden. Die Methode kann eine vollautomatische Segmentierung der Mitralsegel durchführen, wenn der Annulusring bereits gegeben ist. Die Zwischenschritte dieses Vorgangs werden in eine manuelle Segmentierungsmethode integriert, so dass ein Benutzer den Gesamtprozess beeinflussen kann. Die Qualität der generierten Mitralmodelle wird durch das Vergleichen mit vollständig manuell erstellten Modellen gemessen. Dies wird zeigen, dass übliche Methoden zur Bestimmung der Qualität einer Segmentierung zu allgemein gefasst sind und nicht ausreichen, um die echte Qualität eines Modells widerspiegeln zu können. Folglich führt diese Arbeit Messungen ein, die in der Lage sind, eine Segmentierung der Mitralklappe detailliert und unter Betracht anatomischer Landmarken bewerten zu können. Neben der intra-operativen Unterstützung eines Chirurgen liefert eine segmentierte Mitralklappe weitere Vorteile. Die Möglichkeit, die Anatomie einer Klappe patientenspezifisch aufzunehmen und objektiv zu bewerten, könnte als Grundlage für zukünftige medizinische Forschung in diesem Bereich dienen. Die Automatisierung erlaubt dabei das Bearbeiten großer Datenmengen mit reduzierter Abhängigkeit von Experten. Desweiteren könnten Simulationsmethoden, welche ein segmentiertes Modell als Eingabe nutzen, das Ergebnis einer Operation vorhersagen.
Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung einer interaktiven Applikation unter Android, welche das Spielen eines Kartenspiels ermöglicht. Exemplarisch wurde das hebräische Spiel Yaniv implementiert. Schwerpunkt ist die Herausarbeitung benötigter Hintergrundkomponenten und die dazugehörige Umsetzung in jener Applikation. Benötigte Spielprozesse werden durchleuchtet und eine mögliche Lösungsvariante aufgezeigt.
Diese Masterarbeit behandelt den Themenbereich des interkulturellen Webdesigns im Internet. Dabei werden exemplarisch zwei an dieselbe Zielgruppe gerichtete Webseiten aus verschiedenen Ländern miteinander verglichen. Anhand von Kulturdimensionen werden kulturelle Unterschiede auf der jeweiligen Webseite aufgezeigt. Bei der Internetseiten-Analyse wird insbesondere auf die Frage eingegangen, wie ausführlich sich die jeweiligen Webseitengestalter und -betreiber Gedanken über kulturelle Unterschiede ihrer Nutzer/-innen und die Erzeugung eines entsprechenden interkulturellen Webdesigns gemacht haben. Die Analyse zeigt auf, auf welche kulturellen und insbesondere interkulturellen Aspekte der Länder bei der Webseitengestaltung Rücksicht genommen wird. Da hierbei im Rahmen der durchgeführten Untersuchung festgestellt wurde, dass die Umsetzung des interkulturellen Webdesigns nicht konsequent in der Gesamtheit der Webseite erfolgt, werden konkrete Vorschläge zu möglichen Verbesserungen aufgezeigt.
Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding
(2015)
The Proceedings of the 9th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding include publications (extended abstracts), that cover but are not limited to the following topics: - Mathematical Theory of Pattern Recognition, Image and Speech Processing, Analysis, Recognition and Understanding. - Cognitive Technologies, Information Technologies, Automated Systems and Software for Pattern Recognition, Image, Speech and Signal Processing, Analysis and Understanding - Databases, Knowledge Bases, and Linguistic Tools - Special-Purpose Architectures, Software and Hardware Tools - Vision and Sensor Data Interpretation for Robotics - Industrial, Medical, Multimedia and Other Applications - Algorithms, Software, Automated Systems and Information Technologies in Bioinformatics and Medical Informatics. The workshop took place from December 1st-5th, 2014, at the University of Koblenz-Landau in Koblenz, Germany.
Bei der eindeutigen Isolation und Klassifizierung von Merkmalen in 3D-Multi-Attribut-Volumendaten sind multidimensionale Transferfunktionen unabdingbar. Jedoch wird bei mehreren Dimensionen das Verständnis der Daten sowie die Interaktion mit diesen zu einer Herausforderung. Weder die Kontrolle der vielseitigen Eingabeparameter noch die Visualisierung im höherdimensionalen Raum sind trivial.
Ziel dieser Arbeit ist die Erstellung eines Transferfunktionseditors, der durch die Verwendung von verschiedenen Visualisierungs- und Interaktionstechniken, z.B. der Verwendung von parallelen Koordinatenachsen, die Erstellung multidimensionaler Transferfunktionen unterstützt. Dabei sollen unterschiedliche Dimensionen interaktiv ausgewählt und kombiniert werden und die Veränderungen der Transferfunktion durch visuelles Feedback im gerenderten Volumen bestätigt werden.
Das Rendering-Verfahren des Ray-Tracings ermöglicht die realitätsnahe Umsetzung der Bildgenerierung einer modellierten Szene und ist aufgrund seiner Arbeitsweise in der Lage, optische Phänomene und komplexe Beleuchtungsszenarien darzustellen. Allerdings bedarf es bei der Bilderzeugung einer enormen Anzahl an Berechnungen pro Pixel, wodurch Realisierungen eines Ray-Tracers in der Praxis Ergebnisse erzielen, die weit unter der in der Computergraphik angestrebten Echzeitdarstellung von 60 Bildern pro Sekunde entfernt liegen. Aktuelle Modelle der Graphics Processing Unit (GPU) ermöglichen die hochgradige Parallelisierung der Ausführung von allgemeinen Berechnungen. Mit Hilfe der Graphik-API OpenGL wird diese Parallelisierung nutzbar gemacht und ein vollständig auf der GPU ausgeführter Ray-Tracer entworfen und realisiert. Der entwickelte Ansatz wird durch die Integration eines Uniform Grids - einer beschleunigenden Datenstruktur des Ray-Tracings - erweitert, woraus eine Steigerung der Performanz zu erwarten ist.
Ziel dieser Arbeit ist die Implementierung eines auf der GPU ausgeführten Ray-Tracers und die Erweiterung des Ansatzes durch die Verwendung eines Uniform Grids. Die Ermittlung der erzielbaren Leistung wird im Anschluss durchgeführt. Bei der Entwicklung und Implementierung werden mögliche Probleme bei der Umsetzung bezüglich der GPU-Programmierung aufgezeigt und analysiert.
Thematik dieser Arbeit ist das dreidimensionale Image-Warping für diffuse und reflektierende Oberflächen. Das Warpingverfahren für den reflektierenden Fall gibt es erst seit 2014. Bei diesem neuen Algorithmus treten Artefakte auf, sobald ein Bild für einen alternativen Blickwinkel auf eine sehr unebene Fläche berechnet werden soll.
In dieser Arbeit wird der Weg von einem Raytracer, der die Eingabetexturen erzeugt, über das Warpingverfahren für beide Arten der Oberflächen, bis zur Optimierung des Reflective-Warping-Verfahrens erarbeitet. Schließlich werden die Ergebnisse der Optimierung bewertet und in den aktuellen sowie zukünftigen Stand der Technik eingeordnet.
Augmented Reality gewinnt heutzutage immer mehr an Bedeutung in Gebieten wie der Industrie, der Medizin oder der Tourismus-Branche. Dieser Anstieg kann durch die Möglichkeit der Erweiterung der realen Welt mit weiteren Information durch Augmented Reality erklärt werden. Somit ist dieses Verfahren zu einer Methode geworden, den Informationsfluss wesentlich zu verbessern. Um ein System zu erstellen, das die reale Welt mit Zusatzinhalten erweitert, muss die Relation zwischen System und realer Welt bekannt sein. Die gängigste Methode zum Erstellen dieser Verbindung ist optisches Tracking. Das System berechnet die Relation zur realen Welt aus Kamerabildern. Dabei wird eine Referenz in der realen Welt als Orientierung genutzt. Zumeist sind dies 2D-Marker oder 2D-Texturen, die in der Szene der realen Welt platziert werden. Dies bedeutet allerdings auch einen Eingriff in die Szene. Deshalb ist es wünschenswert, dass das System ohne eine solche Hilfe arbeitet. Ein Ansatz ohne Manipulation der Szene ist Objekt-Tracking. In diesem Ansatz kann ein beliebiges Objekt als Referenz genutzt werden. Da ein Objekt viel komplexer als ein Marker oder eine Textur ist, ist es für das System schwerer, daraus eine Relation zur realen Welt herzustellen. Deshalb reduzieren die meisten Ansätze für 3D-Objekt-Tracking das Objekt, indem nicht das gesamte als Referenz dient. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Untersuchung, wie ein ganzes Objekt als Referenz genutzt werden kann, sodass das System oder die Kamera sich 360 Grad um das Objekt herum bewegen kann, ohne dass das System die Relation zur realen Welt verliert. Als Basis dient das Augmented Reality-Framework "VisionLib". Verschiedene Erweiterungen wurden im Rahmen dieser Arbeit für 360-Grad-Tracking in das System integriert und analysiert. Die unterschiedlichen Erweiterungen werden miteinander verglichen. Durch das Verbessern des Reinitialisierungsprozesses konnten die besten Ergebnisse erzielt werden. Dabei werden dem System aktuelle Bilder der Szene übergeben, mit dem das System schneller eine neue Relation zur realen Welt herstellen kann, wenn diese verloren geht.
Einfluss eines Ausrichtungswerkzeugs auf die Bedienbarkeit in unbeaufsichtigten Eyetrackingsystemen
(2015)
Eye-Tracking zeichnet die Blickbewegungen einer Person auf und ermöglicht die Vorhersage des fixierten Blickpunktes. Neben den Usability-Studien zur Bewertung der Bedienbarkeit von Anzeigen oder Internetauftritten, wird Eye Tracking auch zur Interaktion mit Computern für körperlich eingeschränkte Menschen verwendet. Die steigende Präzision und die Senkung der Materialkosten hat dazu geführt, dass Eye-Tracking als zusätzliche Eingabedimension in unterschiedlichen Anwendungen verwendet wird. Bislang wurde der Einsatz dieser Technologie durch geschultes Personal in Laboren begleitet, um die Rahmenparameter wie Position, Kalibrierung und Lichtverhältnisse optimal einzustellen.
Diese Arbeit untersucht ein Ausrichtungswerkzeug, welches dem Nutzer bei der Einnahme und Einhaltung der optimalen Sitzposition hilft, ohne die Hilfestellung eines Testleiters. Zudem wird analysiert, wie stark die Präzision durch Kopfbewegungen während der Anwendung beeinflusst wird. Die Experimente beziehen sich auf die Steuerung eines Videospiels namens 'Schau Genau' mit Verwendung eines Remote-Eye-Trackers. Es galt herauszufinden, ob die Bedienung einer Eye-Tracking-Anwendung ohne die 'Hürden', Ausrichtung und Kalibrierung möglich ist. Die Resultate zeigen, dass die Einnahme der Sitzposition korrekt durchgeführt werden kann, die Einhaltung der Sitzposition, während des Experiments jedoch verbesserungsfähig ist. Minimale Kopfbewegungen nach der Kalibrierung verursachen Einbußen in der Präzision der Fixationspunktbestimmung. Diese sind jedoch für das getestete Spiel zu gering, um das Spiel zu beeinflussen. Das Verzichten auf die eigene Kalibrierung und die Verwendung einer fremden Kalibrierung zeigt deutlich größere Abweichungen. Zusätzliche Kopfbewegungen vergrößern die Abweichungen und erschweren die Steuerung immens.
Die vorliegende Arbeit stellt eine Rigid-Body Physik-Engine vor, deren Schwerpunkt auf der Kollisionserkennung per GPU liegt. Die steigende Performanz und Zugänglichkeit moderner Grafikkarten sorgt dafür, dass sich diese auch für Algorithmen nutzen lassen, die nicht nur zur Bilderzeugung gedacht sind. Dieser Vorteil wird genutzt, um eine effiziente auf Partikeln basierende Kollisionserkennung zu implementieren. Mit Hilfe einer Testumgebung wird dann der Performance-Unterschied zwischen CPU und GPU dargestellt.
In dieser Arbeit präsentieren wir Methoden zum Schätzen von Kamerabewegungen einer RGB-D-Kamera in sechs Freiheitsgraden und dem Erstellen von 3D-Karten. Als erstes werden die RGB- und Tiefendaten registriert und synchronisiert. Nach der Vorverarbeitung extrahieren wir FAST-Merkmale in zwei aufeinander folgenden Bildern. Daraus wird eine Korrespondenzmenge erstellt und Ausreißer werden herausgefiltert. Anschließend projizieren wir die Korrespondenzmenge in 3D, um die Bewegung aus 3D-3D-Korrespondezen mittels Least-Squares zu bestimmen. Weiterhin präsentieren wir Methoden, um 3D-Karten aus Bewegungsschätzungen und RGB-D-Daten zu erstellen. Dafür benutzen wir das OctoMap-Framework und erstellen wahlweise auch inkrementelle Karten aus Punktewolken. Anschließend evaluieren wir das System mit dem weit verbreiteten RGB-D-Benchmark.
Diese Arbeit präsentiert einen Ansatz zur Optimierung der Berechnung von Halbschatten flächiger Lichtquellen. Die Lichtquelle wird durch Sampling uniform abgetastet. Als Datenstruktur wird ein N-tree verwendet, durch den die Strahlen als Paket traversiert werden. Der N-tree speichert in seinen Knoten einen Linespace, der Informationen über Geometrie innerhalb eines Schaftes bietet. Diese Sichtbarkeitsinformation wird als Kriterium für eine Terminierung eines Strahles genutzt. Zusätzlich wird die Grafikkarte (kurz GPU – engl. „graphics processing unit“) zur Beschleunigung durch Parallelisierung benutzt. Die Szene wird zunächst mit OpenGL gerendert und anschließend der Schattenwert für jedes Pixel auf der GPU berechnet. Im Anschluss werden die CPU- und GPU-Implementationen verglichen. Dabei zeigt die GPU-Implementation eine Beschleunigung von 86% gegenüber der CPU-Implementation und bietet eine gute Skalierung mit zunehmender Dreieckszahl. Die Verwendung des Linespace beschleunigt das Verfahren gegenüber der Durchführung von Schnitttests und zeigt für eine große Anzahl an Strahlen keine visuellen Nachteile.
Das Ziel dieser Masterarbeit war es, ein Konzept für einen mobilen Stadtführer mit gamebasierten Inhalten zu entwerfen und prototypisch umzusetzen.
Die Anwendung soll ein flexibles und unabhängiges Entdecken der Stadt Koblenz ermöglichen. Basierend auf den geographischen Daten wurden in der Anwendung stadthistorische Informationen sowie interessante Geschichten zu verschiedenen Orten bereitgestellt. Diese Informationen wurden mit spielerischen Elementen kombiniert, um ein motivierendes Konzept zu schaffen.
Dafür wurden zunächst verwandte Ansätze untersucht und darauf aufbauend unter Berücksichtigung eigener Ideen ein neues Konzept entwickelt. Das Konzept wurde prototypisch als Android-Anwendung umgesetzt. Das Ergebnis wurde in einer abschließenden Evaluation mit 15 Probanden untersucht. Dabei wurden mit Hilfe eines Fragebogens unter anderem die Bedienbarkeit, die Motivation durch die Spielelemente und der Mehrwert der Anwendung betrachtet.
Proceedings des FWS 2015
(2016)
Die Aufnahme, Verarbeitung und Analyse farbiger bzw. mehrkanaliger Bilder gewinnt seit Jahren ständig an Bedeutung. Diese Entwicklung wird durch die verbesserten technischen Möglichkeiten und die stetig steigenden Ansprüche aus den vielfältigen Anwendungsfeldern in Industrie, Medizin, Umwelt und Medien befördert. Diesem Trend folgend wurde in Koblenz 1995 erstmals der Workshop Farbbildverarbeitung durchgeführt und hat sich seitdem als jährlich stattfindende Veranstaltung etabliert. Als Veranstaltung der German ColorGroup bietet der Workshop ein Diskussionsforum für Forscher, Entwickler und Anwender, das sich den Problemen der Farbtheorie, Farbmessung, Farbbildaufnahme und spektralen Bildgewinnung ("hyper-spectral imaging") genauso wie der Entwicklung von neuen Methoden und Algorithmen zur Verarbeitung und Analyse von Farbbildern und mehrkanaligen (spektroskopischen) Bilddaten widmet. Ebenso nehmen Fragestellungen der farbtreuen Bildreproduktion auf verschiedenen Ausgabemedien wie auch die Nutzung von Methoden und Verfahren der Farbbildverarbeitung im Rahmen der industriellen Qualitätskontrolle sowie in Robotik und Automatisierung gebührenden Platz ein.
This thesis addresses the automated identification and localization of a time-varying number of objects in a stream of sensor data. The problem is challenging due to its combinatorial nature: If the number of objects is unknown, the number of possible object trajectories grows exponentially with the number of observations. Random finite sets are a relatively new theory that has been developed to derive at principled and efficient approximations. It is based around set-valued random variables that contain an unknown number of elements which appear in arbitrary order and are themselves random. While extensively studied in theory, random finite sets have not yet become a leading paradigm in practical computer vision and robotics applications. This thesis explores random finite sets in visual tracking applications. The first method developed in this thesis combines set-valued recursive filtering with global optimization. The problem is approached in a min-cost flow network formulation, which has become a standard inference framework for multiple object tracking due to its efficiency and optimality. A main limitation of this formulation is a restriction to unary and pairwise cost terms. This circumstance makes integration of higher-order motion models challenging. The method developed in this thesis approaches this limitation by application of a Probability Hypothesis Density filter. The Probability Hypothesis Density filter was the first practically implemented state estimator based on random finite sets. It circumvents the combinatorial nature of data association itself by propagation of an object density measure that can be computed efficiently, without maintaining explicit trajectory hypotheses. In this work, the filter recursion is used to augment measurements with an additional hidden kinematic state to be used for construction of more informed flow network cost terms, e.g., based on linear motion models. The method is evaluated on public benchmarks where a considerate improvement is achieved compared to network flow formulations that are based on static features alone, such as distance between detections and appearance similarity. A second part of this thesis focuses on the related task of detecting and tracking a single robot operator in crowded environments. Different from the conventional multiple object tracking scenario, the tracked individual can leave the scene and later reappear after a longer period of absence. Therefore, a re-identification component is required that picks up the track on reentrance. Based on random finite sets, the Bernoulli filter is an optimal Bayes filter that provides a natural representation for this type of problem. In this work, it is shown how the Bernoulli filter can be combined with a Probability Hypothesis Density filter to track operator and non-operators simultaneously. The method is evaluated on a publicly available multiple object tracking dataset as well as on custom sequences that are specific to the targeted application. Experiments show reliable tracking in crowded scenes and robust re-identification after long term occlusion. Finally, a third part of this thesis focuses on appearance modeling as an essential aspect of any method that is applied to visual object tracking scenarios. Therefore, a feature representation that is robust to pose variations and changing lighting conditions is learned offline, before the actual tracking application. This thesis proposes a joint classification and metric learning objective where a deep convolutional neural network is trained to identify the individuals in the training set. At test time, the final classification layer can be stripped from the network and appearance similarity can be queried using cosine distance in representation space. This framework represents an alternative to direct metric learning objectives that have required sophisticated pair or triplet sampling strategies in the past. The method is evaluated on two large scale person re-identification datasets where competitive results are achieved overall. In particular, the proposed method better generalizes to the test set compared to a network trained with the well-established triplet loss.
This paper describes the robot Lisa used by team
homer@UniKoblenz of the University of Koblenz Landau, Germany, for the participation at the RoboCup@Home 2016 in Leipzig, Germany. A special focus is put on novel system components and the open source contributions of our team. We have released packages for object recognition, a robot face including speech synthesis, mapping and navigation, speech recognition interface via android and a GUI. The packages are available (and new packages will be released) on http://wiki.ros.org/agas-ros-pkg.
Die Mitralklappe ist eine der vier Herzklappen des Menschen. Sie befindet sich in der linken Herzkammer und agiert als ein unidirektionales Ventil, welches den Blutfluss vom linken Atrium zum linken Ventrikel steuert. Eine funktionierende Mitralklappe verhindert den Rückfluss von Blut in den Lungenkreislauf, wodurch sie einen unverzichtbaren Anteil zu einem gesunden Herzkreislauf beiträgt. Pathologien der Mitralklappe können eine Reihe von Symptomen hervorrufen, welche in ihrer Schwere von Brustschmerzen und Ermüdung bis zum Lungenödem (dem Eindringen von Flüssigkeit in die Lunge) reichen können. Im schlimmsten Fall kann dieses zum Atemversagen führen.
Dysfunktionale Mitralklappen können mithilfe komplexer chirurgischer Eingriffe wiederhergestellt werden, welche in hohem Maße von intensiver Planung und präoperativer Analyse profitieren. Visualisierungstechniken eröffnen die Möglichkeit, solche Vorbereitungsprozesse zu unterstützen und können zudem einer postoperativen Evaluation dienlich sein. Die vorliegende Arbeit erweitert die Forschung in diesem Bereich. Sie stützt sich auf patientenspezifische Segmentierungen der Mitralklappe, wie sie am Deutschen Krebsforschungszentrum entwickelt werden. Solche Segmentierungen resultieren in 3D-Modellen der Mitralklappe. Der Kern dieser Arbeit wird sich mit der Konstruktion einer 2D-Ansicht dieser Modelle befassen. Die 2D-Visualisierung wird durch Methoden der globalen Parametrisierung erzeugt, welche es erlauben, bijektive Abbildungen zwischen einem planaren Parameterraum und Oberflächen in höheren Dimensionen zu erstellen.
Eine ebene Repräsentation der Mitralklappe ermöglicht Ärzten einen unmittelbaren Blick auf deren gesamte Oberfläche, analog zu einer Karte. Dies erlaubt die Begutachtung der Fläche und Form ohne die Notwendigkeit unterschiedlicher Blickwinkel. Teile der Klappe, die in der 3D-Ansicht von Geometrie verdeckt sind, werden in der 2D-Darstellung sichtbar.
Ein weiterer Beitrag dieser Arbeit ist die Untersuchung verschiedener Visualisierungen der 3D- und 2D-Mitralklappenrepräsentationen. Merkmale der Klappe können durch Assoziation mit spezifizierten Farbschemata hervorgehoben werden. So können zum Beispiel Pathologie-Indikatoren direkt vermittelt werden.
Qualität und Wirkungsgrad der vorgestellten Methoden wurden in einer Studie am Universitätsklinikum Heidelberg evaluiert.
Diese Arbeit soll das von Dietz und Oppermann entwickelte Planspiel „Datenschutz 2.0“ an den heutigen Alltag der Schüler anpassen, die Benutzung in der Sekundarstufe II ermöglichen und die technischen und gesetzlichen Problematiken des Planspiels beheben. Das mit dem Planspiel aufgegriffene Thema Datenschutz ist im rheinland-pfälzischen Informatik-Lehrplan für die Sekundarstufe II verankert. Hier wird der Begriff Datenschutz in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ genannt. Jedoch werden in dem Planspiel keine Daten erhoben, sondern die selbst hinterlassenen Datenspuren untersucht. Diese Form des Datenschutzes ist im Grundkurs in der vorgeschlagenen Reihe „Datensicherheit unter der Berücksichtigung kryptologischer Verfahren erklären und beachten“ unter dem Thema Kommunikation in Rechnernetzen zu finden. Im Leistungskurs steht die Datensicherheit in gleichbenannter Reihe und Thema und in der Reihe „Datenerhebung unter dem Aspekt Datenschutz beurteilen“ im Thema Wechselwirkung zwischen Informatiksysteme, Individuum und Gesellschaft.
Im Kontext der Erweiterten Realität versteht man unter Tracking Methoden zur Bestimmung von Position und Orientierung (Pose) eines Betrachters, die es ermöglichen, grafische Informationen mittels verschiedenster Displaytechniken lagerichtig in dessen Sichtfeld einzublenden. Die präzisesten Tracking-Ergebnisse liefern Methoden der Bildverarbeitung, welche in der Regel nur die Pixel des Kamerabildes zur Informationsgewinnung heranziehen. Der Bildentstehungsprozess wird bei diesen Verfahren jedoch nur bedingt oder sehr vereinfacht miteinbezogen. Bei modellbasierten Verfahren hingegen, werden auf Basis von 3D-Modelldaten Merkmale identifiziert, ihre Entsprechungen im Kamerabild gefunden und aus diesen Merkmalskorrespondenzen die Kamerapose berechnet. Einen interessanten Ansatz bilden die Strategien der Analyse-durch-Synthese, welche das Modellwissen um Informationen aus der computergrafischen Bildsynthese und weitere Umgebungsvariablen ergänzen.
Im Rahmen dieser Arbeit wird unter Anwendung der Analyse-durch-Synthese untersucht, wie die Informationen aus dem Modell, dem Renderingprozess und der Umgebung in die einzelnen Komponenten des Trackingsystems einfließen können. Das Ziel ist es, das Tracking, insbesondere die Merkmalssynthese und Korrespondenzfindung, zu verbessern. Im Vordergrund steht dabei die Gewinnung von visuell eindeutigen Merkmalen, die anhand des Wissens über topologische Informationen, Beleuchtung oder perspektivische Darstellung hinsichtlich ihrer Eignung für stabiles Tracking der Kamerapose vorhergesagt und bewertet werden können.
Die Raytracing-Beschleunigung durch dedizierte Datenstrukturen ist schon lange ein wichtiges Thema der Computergrafik. Im Allgemeinen werden dafür zwei unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen: räumliche und richtungsbezogene Beschleunigungsstrukturen. Die vorliegende Arbeit stellt einen innovativen kombinierten Ansatz dieser beiden Bereiche vor, welcher weitere Beschleunigung der Strahlenverfolgung ermöglicht. Dazu werden moderne räumliche Datenstrukturen als Basisstrukturen verwendet und um vorberechnete gerichtete Sichtbarkeitsinformationen auf Basis von Schächten innerhalb einer originellen Struktur, dem Line Space, ergänzt.
Im Laufe der Arbeit werden neuartige Ansätze für die vorberechneten Sichtbarkeitsinformationen vorgeschlagen: ein binärer Wert, der angibt, ob ein Schacht leer oder gefüllt ist, sowie ein einzelner Vertreter, der als repräsentativer Kandidat die tatsächliche Oberfläche approximiert. Es wird gezeigt, wie der binäre Wert nachweislich in einer einfachen, aber effektiven Leerraumüberspringungs-Technik (Empty Space Skipping) genutzt wird, welche unabhängig von der tatsächlich verwendeten räumlichen Basisdatenstruktur einen Leistungsgewinn beim Raytracing von bis zu 40% ermöglicht. Darüber hinaus wird gezeigt, dass diese binären Sichtbarkeitsinformationen eine schnelle Technik zur Berechnung von weichen Schatten und Umgebungsverdeckung auf der Grundlage von Blockerapproximationen ergeben. Obwohl die Ergebnisse einen gewissen Ungenauigkeitsfehler enthalten, welcher auch dargestellt und diskutiert wird, zeigt sich, dass eine weitere Traversierungsbeschleunigung von bis zu 300% gegenüber der Basisstruktur erreicht wird. Als Erweiterung zu diesem Ansatz wird die repräsentative Kandidatenvorberechnung demonstriert, welche verwendet wird, um die indirekte Lichtberechnung durch die Integration von kaum wahrnehmbaren Bildfehlern signifikant zu beschleunigen. Schließlich werden Techniken vorgeschlagen und bewertet, die auf zweistufigen Strukturen und einer Nutzungsheuristik basieren. Diese reduzieren den Speicherverbrauch und die Approximationsfehler bei Aufrechterhaltung des Geschwindigkeitsgewinns und ermöglichen zusätzlich weitere Möglichkeiten mit Objektinstanziierungen und starren Transformationen.
Alle Beschleunigungs- und Speicherwerte sowie die Näherungsfehler werden gemessen, dargestellt und diskutiert. Insgesamt zeigt sich, dass durch den Line Space eine deutliche Erhöhung der Raytracing Leistung auf Kosten eines höheren Speicherverbrauchs und möglicher Annäherungsfehler erreicht wird. Die vorgestellten Ergebnisse zeigen damit die Leistungsfähigkeit des kombinierten Ansatzes und eröffnen weitere Möglichkeiten für zukünftige Arbeiten.
On the recognition of human activities and the evaluation of its imitation by robotic systems
(2023)
This thesis addresses the problem of action recognition through the analysis of human motion and the benchmarking of its imitation by robotic systems.
For our action recognition related approaches, we focus on presenting approaches that generalize well across different sensor modalities. We transform multivariate signal streams from various sensors to a common image representation. The action recognition problem on sequential multivariate signal streams can then be reduced to an image classification task for which we utilize recent advances in machine learning. We demonstrate the broad applicability of our approaches formulated as a supervised classification task for action recognition, a semi-supervised classification task for one-shot action recognition, modality fusion and temporal action segmentation.
For action classification, we use an EfficientNet Convolutional Neural Network (CNN) model to classify the image representations of various data modalities. Further, we present approaches for filtering and the fusion of various modalities on a representation level. We extend the approach to be applicable for semi-supervised classification and train a metric-learning model that encodes action similarity. During training, the encoder optimizes the distances in embedding space for self-, positive- and negative-pair similarities. The resulting encoder allows estimating action similarity by calculating distances in embedding space. At training time, no action classes from the test set are used.
Graph Convolutional Network (GCN) generalized the concept of CNNs to non-Euclidean data structures and showed great success for action recognition directly operating on spatio-temporal sequences like skeleton sequences. GCNs have recently shown state-of-the-art performance for skeleton-based action recognition but are currently widely neglected as the foundation for the fusion of various sensor modalities. We propose incorporating additional modalities, like inertial measurements or RGB features, into a skeleton-graph, by proposing fusion on two different dimensionality levels. On a channel dimension, modalities are fused by introducing additional node attributes. On a spatial dimension, additional nodes are incorporated into the skeleton-graph.
Transformer models showed excellent performance in the analysis of sequential data. We formulate the temporal action segmentation task as an object detection task and use a detection transformer model on our proposed motion image representations. Experiments for our action recognition related approaches are executed on large-scale publicly available datasets. Our approaches for action recognition for various modalities, action recognition by fusion of various modalities, and one-shot action recognition demonstrate state-of-the-art results on some datasets.
Finally, we present a hybrid imitation learning benchmark. The benchmark consists of a dataset, metrics, and a simulator integration. The dataset contains RGB-D image sequences of humans performing movements and executing manipulation tasks, as well as the corresponding ground truth. The RGB-D camera is calibrated against a motion-capturing system, and the resulting sequences serve as input for imitation learning approaches. The resulting policy is then executed in the simulated environment on different robots. We propose two metrics to assess the quality of the imitation. The trajectory metric gives insights into how close the execution was to the demonstration. The effect metric describes how close the final state was reached according to the demonstration. The Simitate benchmark can improve the comparability of imitation learning approaches.
Leichte Sprache (LS) ist eine vereinfachte Varietät des Deutschen in der barrierefreie Texte für ein breites Spektrum von Menschen, einschließlich gering literalisierten Personen mit Lernschwierigkeiten, geistigen oder entwicklungsbedingten Behinderungen (IDD) und/oder komplexen Kommunikationsbedürfnissen (CCN), bereitgestellt werden. LS-Autor*innen sind i.d.R. der deutschen Standardsprache mächtig und gehören nicht der genannten Personengruppe an. Unser Ziel ist es, diese zu befähigen, selbst am schriftlichen Diskurs teilzunehmen. Hierfür bedarf es eines speziellen Schreibsystems, dessen linguistische Unterstützung und softwareergonomische Gestaltung den spezifischen Bedürfnissen der Zielgruppe gerecht wird. EasyTalk ist ein System basierend auf computerlinguistischer Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) für assistives Schreiben in einer erweiterten Variante von LS (ELS). Es stellt den Nutzenden ein personalisierbares Vokabular mit individualisierbaren Kommunikationssymbolen zur Verfügung und unterstützt sie entsprechend ihres persönlichen Fähigkeitslevels durch interaktive Benutzerführung beim Schreiben. Intuitive Formulierungen für linguistische Entscheidungen minimieren das erforderliche grammatikalische Wissen für die Erstellung korrekter und kohärenter komplexer Inhalte. Einfache Dialoge kommunizieren mit einem natürlichsprachlichen Paraphrasengenerator, der kontextsensitiv Vorschläge für Satzkomponenten und korrekt flektierte Wortformen bereitstellt. Außerdem regt EasyTalk die Nutzer*innen an, Textelemente hinzuzufügen, welche die Verständlichkeit des Textes für dessen Leserschaft fördern (z.B. Zeit- und Ortsangaben) und die Textkohärenz verbessern (z.B. explizite Diskurskonnektoren). Um das System auf die Bedürfnisse der Zielgruppe zuzuschneiden, folgte die Entwicklung von EasyTalk den Grundsätzen der menschzentrierten Gestaltung (UCD). Entsprechend wurde das System in iterativen Entwicklungszyklen ausgereift, kombiniert mit gezielten Evaluierungen bestimmter Aspekte durch Gruppen von Expert*innen aus den Bereichen CCN, LS und IT sowie L2-Lernende der deutschen Sprache. Eine Fallstudie, in welcher Mitglieder der Zielgruppe das freie Schreiben mit dem System testeten, bestätigte, dass Erwachsene mit geringen Lese-, Schreib- und Computerfähigkeiten mit IDD und/oder CCN mit EasyTalk eigene persönliche Texte in ELS verfassen können. Das positive Feedback aller Tests inspiriert Langzeitstudien mit EasyTalk und die Weiterentwicklung des prototypischen Systems, wie z.B. die Implementierung einer s.g. Schreibwerkstatt.